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AI Strategy

AI 음악 교육이 시작됐다, 버클리음대의 선택

팀
팀제이커브
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ChatGPT나 이미지 생성 AI를 써본 사람은 이제 정말 많습니다. 업무 자료를 정리하고, 아이디어를 뽑고, 간단한 시안을 만드는 일은 더 이상 낯설지 않죠.
AI를 사용해서 시안을 만드는건 아주 흔한 일이 되었다
그런데 음악이나 영상, 예술 창작으로 넘어가면 이야기가 조금 달라집니다. AI에 대한 친숙도는 분명 올라갔지만, 예술 창작 영역에서는 여전히 조심스러운 시선이 남아 있거든요.
특히 음악 교육 현장에서는 질문이 더 복잡해집니다.
AI로 만든 음악도 창작이라고 볼 수 있을까?
학생들에게 AI 음악 도구를 가르치는 게 맞을까?
AI가 결국 아티스트의 자리를 대체하는 건 아닐까?
이 질문이 지금 버클리음대 안에서도 나오고 있습니다.

AI 음악 교육이 예술대학 안으로 들어왔다

버클리음대는 최근 Berklee Emerging Artistic Technology Lab, 줄여서 BEATL이라는 실험 공간을 만들었습니다. 이름 그대로, 새롭게 등장하는 예술 기술을 학생들이 직접 실험해보는 공간입니다.
여기서 학생들은 AI 음악 생성 도구를 활용해 곡의 아이디어를 만들고, 장르를 실험하고, 새로운 방식으로 음악을 제작합니다. Suno 같은 AI 음악 플랫폼도 그중 하나입니다.
버클리 연구소는 학생들이 음악 산업의 발전에 발맞춰 인공지능을 탐구할 수 있도록 지원합니다. 출처 : NBC BOSTON

버클리음대가 왜 SunoAI를 캠퍼스 안으로 들여왔을까요?

학생들이 앞으로 마주할 음악 산업이 이미 바뀌고 있기 때문입니다.
Berklee Emerging Artistic Technology Lab에서 AI를 사용하게 될 모습
음악은 더 이상 악기만 잘 다루면 되는 영역이 아닙니다. DAW를 다뤄야 하고, 샘플을 편집해야 하고, 영상과 숏폼 플랫폼의 문법도 이해해야 합니다. 여기에 이제 AI 음악 도구까지 들어오고 있는 거죠.

하지만 학생들은 불안해하고 있다

물론 모두가 이 변화를 반기는 건 아닙니다.
버클리음대 안에서는 AI 음악 교육에 대한 반대 목소리도 나오고 있습니다. 일부 학생들은 "NO AI IN OUR MUSIC"이라는 메시지를 내걸었고, 생성형 AI 도구와 AI 송라이팅 수업에 반대하는 청원도 이어졌습니다.
이 반응은 충분히 이해됩니다.
음악은 단순히 결과물을 만드는 일이 아니기 때문입니다. 누군가에게 음악은 자기 이야기를 전하는 방식이고, 감정을 꺼내는 언어이고, 오랜 시간 쌓아온 기술의 결과입니다.
버클리 음대에서 작곡가를 꿈꾸는 학생들은 인공지능이 자신들의 미래를 위협할까 봐 걱정하고 있다. 출처 : wbur
그런데 AI가 몇 초 만에 곡을 만들어낸다면, 당연히 이런 질문이 생길 수밖에 없습니다.
내가 배우는 작곡은 앞으로 어떤 의미가 있을까?
AI가 만든 음악과 사람이 만든 음악을 구분하지 못하면 어떻게 될까?
창작의 주체는 사람일까, AI일까?
특히 작곡, 송라이팅, 영화음악을 공부하는 학생들에게는 더 현실적인 문제입니다. 졸업 후 자신이 들어가야 할 시장에서 AI가 이미 음악을 만들고 있다면, 불안하지 않을 수 없죠.
그래서 이 논쟁은 단순히 "AI를 좋아하느냐 싫어하느냐"의 문제가 아닙니다.
창작자의 미래 역할을 어떻게 정의할 것인가에 가까운 문제입니다.

악기에서 MIDI로, MIDI에서 AI로

사실 음악 창작은 늘 기술과 함께 바뀌어왔습니다. 처음에는 직접 악기를 연주하는 사람이 음악가였습니다.
이후에는 녹음 기술이 등장했고, 신시사이저가 들어왔고, MIDI가 보편화됐습니다. DAW가 대중화되면서는 방 안에서도 앨범을 만들 수 있는 시대가 열렸죠.
음악 창작의 변화
샘플링도 마찬가지였습니다.
처음에는 "기존 음악을 가져다 쓰는 게 창작이냐"는 비판을 받았습니다. 하지만 시간이 지나면서 샘플링은 힙합과 전자음악의 중요한 문법이 됐습니다. MIDI 역시 "진짜 연주가 아니다"라는 시선을 받았지만, 결국 수많은 프로듀서의 핵심 도구가 됐고요.
이 흐름을 보면 한 가지 공통점이 있습니다. 새로운 기술이 등장할 때마다 사람들은 창작의 진정성을 의심했습니다. 하지만 시간이 지나면 그 기술은 누군가의 손에서 새로운 장르와 새로운 직업을 만들어냈습니다.
시대에 따라 기술(art)의 발전으로 예술(art)의 흐름이 바뀌고 있다
AI 음악도 지금 비슷한 위치에 있는 것처럼 보입니다. 다만 이전 기술과 다른 점도 있습니다.
MIDI나 DAW는 사람이 만든 소리를 기록하고 편집하는 도구에 가까웠습니다. 반면 AI 음악 도구는 프롬프트만으로 결과물 자체를 만들어내고 그래서 더 민감합니다.
이전 기술보다 훨씬 직접적으로 "그럼 인간 창작자는 뭘 하는 사람인가?"라는 질문을 던지거든요.

서울예대와 Suno의 협업도 같은 흐름이다

해외만의 이야기가 아닙니다.
서울예술대학교도 AI 음악 플랫폼 Suno와 협약을 맺고, AI 기반 음악 창작 교육을 확대하기로 했습니다. 실용음악 전공 교육과정에 Suno의 기술을 적용해 학생들이 프롬프트 기반 음악 제작, 장르 분석, 편곡, 보컬 생성 등을 경험할 수 있도록 하겠다는 계획입니다.
서울예대 Suno와 AI음악 창작교육 협력 출처 : 한국대학신문
흥미로운 점은 서울예대가 AI를 단순한 자동화 도구로 보지 않는다는 점입니다. 학생이 창작 아이디어와 음악적 방향을 제시하고, AI가 이를 확장하는 형태를 만들겠다는 거죠. 다시 말해 AI를 "대체자"가 아니라 창작 파트너로 놓고 교육을 설계하고 있습니다.
여기서 중요한 전환이 보입니다. 과거에는 악기를 잘 다루는 사람이 음악가였습니다. 이후에는 MIDI와 DAW를 잘 다루는 사람이 프로듀서가 됐습니다.
이제는 AI에게 어떤 방향을 제시하고, 결과물을 어떻게 고르고, 자기 언어로 다시 다듬는 능력이 또 하나의 창작 역량이 되고 있습니다.

이제 등장하는 건 AI 아티스트다

그래서 앞으로 더 자주 등장할 이름은 AI 아티스트일지도 모릅니다. 다만 여기서 말하는 AI 아티스트는 AI에게 모든 걸 맡기는 사람이 아닙니다. 오히려 더 많은 선택을 하는 사람에 가깝습니다.
어떤 장르를 섞을지, 어떤 정서를 만들지, 어떤 목소리를 남길지, 어떤 결과물은 버릴지 계속 판단해야 하거든요. AI가 여러 개의 결과물을 만들어내더라도, 그중 무엇을 자신의 작품으로 선택할지는 결국 사람의 몫입니다.
AI아티스트의 등장
프롬프트를 쓰는 일도 단순한 명령이 아닙니다. 자기가 원하는 음악적 방향을 언어로 설계하는 일입니다. AI가 만든 결과물을 고르는 것도 큐레이션이고, 그 결과물을 다시 편곡하거나 영상, 퍼포먼스, 세계관으로 연결하는 것도 창작입니다.
그러니까 AI 아티스트는 "버튼을 누르는 사람"이 아닙니다.
AI를 통해 자기 감각을 확장하고, 결과물에 의미를 부여하는 사람에 가깝습니다.

예술교육이 가르쳐야 할 것도 달라진다

그렇다면 예술대학이 해야 할 일도 조금 달라집니다. 단순히 "이 AI 도구는 이렇게 쓰면 됩니다"를 가르치는 것만으로는 부족합니다. 버튼을 누르는 방법은 금방 배울 수 있거든요.
진짜 중요한 건 그 다음입니다.
무엇을 만들고 싶은지 설명하는 힘.
AI가 만든 결과물을 비판적으로 판단하는 힘.
저작권과 윤리 문제를 이해하는 힘.
기술을 써도 자기만의 감각을 잃지 않는 힘.
이런 것들이 앞으로의 창작 교육에서 더 중요해질 가능성이 큽니다.
AI 시대 창작교육에서 중요해지는 것들
버클리음대의 선택이 흥미로운 이유도 여기에 있습니다. AI 음악 도구를 단순히 "새로운 소프트웨어"로 가르치는 게 아니라, 학생들이 이 기술을 둘러싼 윤리와 가치까지 함께 고민하게 만들고 있기 때문입니다.
AI 음악 교육은 결국 기능 교육이 아니라, 창작자의 역할을 다시 묻는 교육이 되어야 합니다.

중요한 건 AI를 쓰느냐가 아니다

AI 음악을 둘러싼 논쟁은 당분간 계속될 겁니다.
어떤 사람은 AI를 창작의 위협으로 볼 것이고, 어떤 사람은 새로운 도구로 받아들일 겁니다. 둘 다 자연스러운 반응입니다. 새로운 기술이 예술 안으로 들어올 때마다 이런 긴장은 늘 있었으니까요.
하지만 질문을 조금 바꿔볼 필요가 있습니다.
AI를 쓸 것인가, 말 것인가.
여기서 멈추면 논의가 찬반으로만 갈립니다.
AI를 쓰자 말자보다 중요한 질문
이제 더 중요한 질문은 이것입니다.
AI와 함께 만들 때, 인간 창작자는 무엇을 결정하는가.
그리고 무엇을 책임지는가.
MIDI와 DAW가 처음 등장했을 때도 음악의 기준은 흔들렸습니다. 하지만 결국 그 기술들은 음악가를 없애기보다, 새로운 음악가와 새로운 장르를 만들어냈습니다.

AI 음악도 비슷한 길을 지나고 있는지 모릅니다.

다만 이번 변화는 더 빠르고, 더 예민하고, 더 많은 윤리적 질문을 포함하고 있습니다. 그래서 예술교육은 AI를 무작정 받아들이는 것도, 무작정 막는 것도 아닌 방향을 찾아야 합니다.
학생들이 이 기술을 제대로 이해하고, 자기 창작의 언어로 다룰 수 있게 돕는 일. 그게 지금 예술대학이 마주한 가장 현실적인 과제처럼 보입니다.
AI가 음악을 만들 수 있는 시대가 됐습니다. 그렇다면 이제 남은 질문은 하나입니다.
AI가 만든 음악이 아니라, AI와 함께 만드는 사람은 어떤 아티스트가 될 것인가.
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